Пролог в робототехнике и автономных системах

Пролог в робототехнике и автономных системах

А. Обзор Пролога

Пролог — это эффективный язык программирования, который использует факты и правила, которым должен следовать компьютер, а не создает пошаговую книгу правил, которой должен следовать компьютер. Есть несколько различных способов использования этой логики, называемых логическими теориями. Логика первого порядка является наиболее популярной и будет упоминаться в этом отчете.

Программа на прологе состоит из указания некоторых фактов об объектах и ​​их отношениях, затем определения некоторых правил об объектах и ​​их отношениях и, наконец, постановки вопросов об объектах и ​​их отношениях.

B. Важность Пролога в робототехнике и автономных системах

Пролог — это язык программирования, реализующий различные возможности «интеллектуального» выполнения программ [2]. Эти функции включают недетерминизм, который позволяет программе возвращать несколько решений проблемы и исследовать различные пути выполнения. Кроме того, Prolog использует параллелизм для одновременного выполнения нескольких задач, что приводит к повышению производительности и эффективности. Еще одна особенность — это вызов процедур, управляемый шаблоном, который позволяет программе сопоставлять шаблоны и выполнять процедуры соответствующим образом. В целом, Prolog является практичным и эффективным инструментом для реализации этих передовых методов выполнения программ.

C. Цели отчета и презентации

Задачи этого отчета — дать обзор Пролога как языка программирования, подчеркнуть его важность в области робототехники и автономных систем, а также изучить его применение в этой области. Отчет направлен на изучение роли Пролога в робототехнике с упором на его способность справляться со сложными логическими рассуждениями и задачами вывода.

Кроме того, в отчете обсуждаются преимущества и недостатки Пролога в робототехнике и автономных системах, а также освещаются проблемы и ограничения, связанные с его использованием. Кроме того, в отчете рассматриваются современные тенденции в области робототехники и автономных систем, что дает представление о потенциальных применениях Prolog в этой развивающейся области.

В конечном счете, цель состоит в том, чтобы способствовать более глубокому пониманию значения Пролога в робототехнике и автономных системах, а также определить будущие направления и проблемы в этой захватывающей области исследований и разработок.

II. Исходная информация

А. Робототехника и автономные системы

Робототехника и автономные системы, которые охватывают создание, проектирование и эксплуатацию роботов, способных выполнять разнообразные задачи без вмешательства человека, на протяжении десятилетий были одним из основных технологических инноваций. Однако их недавний всплеск популярности частично связан с появлением удобных моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти системы обладают огромным потенциалом в широком диапазоне применений, от защиты людей в опасных условиях до выполнения рутинных задач, таких как уборка пылесосом. По мере того как эти технологии продолжают развиваться, они будут все больше проникать в различные аспекты современной жизни.

Действительно, интеграция робототехники и автономных систем в общество представляет собой естественную эволюцию человеческого прогресса. Вместо того, чтобы сопротивляться их присутствию, у нас есть возможность принять эти инновации и использовать их для улучшения нашего общего благополучия.

B. Общие применения робототехники и автономных систем

В области робототехники и автономных систем, обычно называемых RAS, есть две всеобъемлющие категории: человек в цикле (HITL) и человек в цикле (HOTL). В системах HITL присутствие человека является обязательным условием для выполнения роботом или системой каких-либо действий. Это требует робота, который может получать инструкции от человека, и требует, чтобы человек всегда оставался в режиме ожидания. Примером этого является автоматизированная система ответа по телефону, где машина предлагает варианты человеку, который должен принять решение, прежде чем робот предпримет какое-либо действие. С другой стороны, системы HOTL способны выполнять задачи независимо от вмешательства человека. Однако люди обычно находятся в режиме ожидания, чтобы следить за производительностью машины и вмешиваться в случае необходимости. Примеры роботов HOTL включают роботов-пылесосов, которые автономно перемещаются по этажам для их уборки.

C. Роль Пролога в робототехнике и автономных системах

Как обсуждалось ранее, Пролог предлагает исчерпывающий набор фактов и правил, которые компьютеры или программное обеспечение могут использовать для управления своим поведением. Эта функция делает его ценным инструментом для робототехники, учитывая его способность представлять сложные знания. Пролог позволяет машинам идентифицировать соединения и делать выводы, не полагаясь на явные инструкции для каждого отношения. Например, если мы знаем, что Кэт и Ким — сестры, а отец Кэт — Джон, программа на Прологе может сделать вывод, что Джон также является отцом Ким, поскольку они братья и сестры. Адаптивность и возможности рассуждений Prolog делают его идеальной платформой для создания робототехники и автономных систем. Его способность учиться на собственном опыте и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам позволяет постоянно улучшать производительность машины.

D. Преимущества и недостатки Пролога в робототехнике и автономных системах

Преимущества:

Пролог предлагает уникальный взгляд на вычисления, поскольку он рассматривает их как форму логического вывода. Это означает, что решения проблем выводятся с помощью логических доказательств, а не традиционных алгоритмических методов.

Пролог является недетерминированным языком, что означает, что он способен генерировать несколько решений данной проблемы. Эта гибкость позволяет получить широкий спектр потенциальных результатов и может быть полезна в ситуациях, когда допустимо несколько решений.

Пролог является двунаправленным языком, что означает, что аргументы могут быть введены или выведены в зависимости от требований программы. Эта гибкость полезна в различных приложениях, в том числе связанных с обработкой естественного языка и машинным обучением [6].

Недостатки:

Пролог принципиально отличается от других языков программирования, что может затруднить его эффективное изучение и использование опытными программистами. Это может привести к увеличению времени разработки и более сложным процессам отладки [6].

Пролог не стандартизирован, доступно множество диалектов и реализаций. Это отсутствие стандартизации может привести к проблемам совместимости и путанице при попытке сотрудничать с другими людьми, использующими разные диалекты [6].

Prolog не требует явного объявления типов данных для переменных, что может быть полезно для начинающих, но также может привести к проблемам с отладкой и поддержанием целостности баз данных. Может быть сложно отследить тип данных переменных, что может привести к ошибкам и неточностям в выводе программы [6].

III. Пролог в робототехнике и автономных системах

A. Введение в Пролог в робототехнике и автономных системах

Пролог — это язык программирования, который нашел множество применений в робототехнике и автономных системах. Декларативная природа Пролога и его способность выполнять символьные рассуждения и логические выводы делают его подходящим для разработки сложных автономных систем. Prolog обеспечивает логическое представление мира и может использоваться для моделирования сложных сред, датчиков и приводов [7]. Это особенно полезно для таких приложений, как навигация, восприятие и принятие решений, где способность рассуждать о символической информации имеет решающее значение. Кроме того, Prolog можно интегрировать с другими языками программирования, такими как C++, Python и Java, для создания более надежных и масштабируемых систем [7]. Однако Prolog также имеет некоторые недостатки, такие как крутая кривая обучения и ограниченная производительность по сравнению с другими языками программирования. Несмотря на эти проблемы, Prolog остается популярным выбором для разработки робототехники и автономных систем из-за его способности решать сложные логические рассуждения и задачи вывода.

B. Планирование и принятие решений на основе Пролога

В области робототехники и автономных систем обязательным является обеспечение системы элементарных действий РАС для решения задач задачи [4]. Основополагающие элементы автономных систем включают восприятие и понимание окружающей среды [8], что облегчает способность РАС сформулировать эффективный план и в конечном итоге обеспечить решение поставленной проблемы. По сути, план представляет собой высокоуровневую абстракцию, изображающую переход от начального состояния к целевому состоянию [7]. Используя такие методы планирования и моделирования, машина или робот способны учиться и адаптироваться к своему окружению при выполнении своего плана. Эта динамическая адаптируемость RAS, особенно актуальная в случае роботов-пылесосов, именно поэтому способность Пролога представлять сложные знания в динамической среде делает его хорошо подходящим для таких автономных задач. Без планирования и способности учиться и адаптироваться концепция автономии будет бесполезной [7].

D. Обучение и адаптация на основе пролога

Система планирования должна обеспечивать систему элементарных действий, которые должна выполнять УЗВ для достижения целей задачи [8]. Восприятие и понимание окружающей среды являются базовыми элементами автономных систем [8]. Эта основа позволяет РАН разработать эффективный план решения проблемы. План концептуально представляет собой абстракцию высокого уровня для перехода от заданного начального состояния к целевому состоянию [8]. Этот тип планирования и модели позволяет машине или роботу учиться по ходу дела и адаптироваться к окружающей среде при выполнении определенного плана. Способность Prolog представлять сложные знания в динамической среде, как было сказано ранее, является причиной того, что он хорошо подходит для роботизированных задач, таких как робот-пылесос, который должен адаптироваться к окружающей среде за каждым углом. Без планирования и способности учиться и адаптироваться невозможна автономия [8].

Основываясь на своем восприятии, автономные системы понимают свое собственное состояние и окружающую среду, охватывая визуальную локализацию, картирование и понимание окружающей среды. Наконец, автономные системы могут автономно достигать заданной позиции и выполнять сложные миссии, комбинируя результаты восприятия окружающей среды и планирования движения с управляющими сигналами [7]. Исследование SkillMan, проведенное в 2020 году, дает нам основу для систем на основе Пролога, на которой можно работать, чтобы обеспечить возможность обучения и адаптации для роботизированных и автономных систем [7]. В исследовании выделяются четыре этапа: 1) восприятие объектов, которые могут быть в пределах прямой видимости или нет, 2) анализ текущей ситуации, чтобы узнать, встречалась ли подобная ситуация ранее, 3) планирование с помощью процедур символического и геометрического рассуждения, и 4) получение экспериментальных знаний о том, как выполнять набор навыков, которые будут использоваться для адаптации движений робота в подобных ситуациях [7].

V. Будущие направления и задачи

A. Современные тенденции в робототехнике и автономных системах

Современные тенденции в робототехнике и автономных системах охватывают широкий спектр отраслей, каждая из которых имеет разнообразные и эффективные приложения. Эти системы могут повысить ценность, эффективность и производительность в различных средах при эффективном внедрении.

Проницательная статья, опубликованная Analytics Insights, освещает некоторые заметные тенденции в робототехнике на 2023 год. Эти тенденции включают:

1. Автономные мобильные роботы. Эти роботы выполняют опасные или повторяющиеся задачи, такие как работа с токсичными химическими веществами на фабриках или пополнение полок в супермаркетах. Они значительно повышают безопасность на рабочем месте и облегчают нагрузку на людей.

2. Интеллектуальные роботы. Эти роботы собирают ценную информацию и используют методы искусственного интеллекта для оптимизации задач, расширения возможностей человека и оптимизации операций.

3. Коботы. Коллаборативные роботы, или коботы, работают в тесной интеграции с людьми для повышения эффективности выполнения задач. Они предназначены для совместной работы и помощи работникам, что приводит к повышению производительности и совместной работы.

4. Робототехника как услуга: эта модель предлагает доступные услуги на основе подписки для компаний, чтобы интегрировать робототехнику в свою деятельность. Это позволяет организациям использовать возможности робототехники без значительных капиталовложений, способствуя инновациям и гибкости.

5. Кибербезопасность робототехники. Поскольку робототехника распространяется в различных отраслях, обеспечение безопасности и целостности развернутых роботов имеет первостепенное значение. Разрабатываются надежные меры кибербезопасности для защиты от потенциальных угроз и предотвращения опасных ситуаций или утечек данных.

6. Дроны. Воздушные дроны появились как универсальные инструменты, которые помогают людям в различных задачах, включая доставку посылок, осмотр зданий и сбор географической информации. Они обеспечивают повышенную эффективность и доступность во многих отраслях промышленности.

7. Интернет роботизированных вещей. Конвергенция робототехники и Интернета вещей (IoT) обеспечивает бесперебойную связь, обмен данными и координацию между роботизированными системами. Эта интеграция расширяет возможности и производительность роботизированных сетей.

8. Роботы-гуманоиды. Роботы-гуманоиды находят применение в бесконтактной доставке и в больничных службах, где они могут автономно перемещаться и выполнять задачи, помогающие людям без прямого физического контакта.

9. Автоматизированные транспортные средства. В последние годы разработка самоуправляемых транспортных средств или транспортных средств с автоматическим управлением значительно продвинулась вперед. Эти автомобили предлагают улучшенные логистические и транспортные возможности, способствуя повышению эффективности и снижению затрат.

10. Вспомогательные роботы. Вспомогательные роботы могут улучшить качество жизни пожилых людей или людей с психическими расстройствами. Эти роботы обеспечивают поддержку и помощь в повседневной деятельности, обеспечивая большую независимость и благополучие.

Эти тенденции иллюстрируют динамичный и развивающийся ландшафт робототехники и автономных систем, причем каждая тенденция отвечает конкретным отраслевым потребностям и стимулирует инновации в соответствующих областях.

B. Текущие и потенциальные применения Пролога в робототехнике и автономных системах

В первую очередь автономность автономных транспортных систем зависит от результатов глубокого восприятия окружающей среды, интеллектуального планирования движения и точного управления [12].

Влияние структуры обучения на восприятие, а также на навигацию носит трансформационный характер, и она добилась значительных успехов в автономных системах [13]. В последнее время модели, основанные на глубоком обучении, широко используются в соответствующих работах по восприятию окружающей среды, таких как монокулярная оценка глубины [28], предсказание эго-движения [25], объективное обнаружение [4] и семантическая сегментация [29].

C. Проблемы и ограничения Пролога в робототехнике и автономных системах

Ученые и пользователи роботов сталкиваются с многочисленными техническими проблемами при разработке и внедрении этих машин в различных областях. Однако одна особая задача, которая выделяется и имеет большую актуальность в 2023 году, — это установление доверия к робототехнике. Нынешний всплеск искусственного интеллекта вселил в общество широко распространенное чувство опасения, начиная от страха перед роботами, подавляющими людей, и заканчивая потенциальной потерей рабочих мест. Тем не менее, крайне важно признать, что роботы разрабатываются и используются для улучшения жизни людей и общего благополучия во всем мире.

Для укрепления доверия между людьми и роботами необходимо учитывать несколько ключевых факторов. В сфере робототехники и автономных систем (RAS) доверие определяется как степень уверенности человека в автономной системе. Эта уверенность основана на наблюдениях, восприятии и ожиданиях человека в отношении производительности системы, а также на другой информации, которая считается свидетельствующей о ее компетентности [5].

Доверие — это сложный и многогранный аспект человеческого взаимодействия, который развивается постепенно через серию микромоментов, когда люди испытывают надежность, надежность и взаимопонимание. Хотя есть желание выделиться среди роботов, которых мы создаем, важно признать, что укрепление доверия к робототехнике и автономным системам (RAS) потребует времени и усилий.

Широкое внедрение и признание УЗВ в обществе может занять некоторое время, поскольку люди будут разбираться со своими убеждениями и предубеждениями об этих технологиях. Многие люди могут не осознавать, в какой степени они уже взаимодействуют с РАС в своей повседневной жизни. Признание повсеместного распространения приложений RAS и понимание их преимуществ может привести к большей открытости и преднамеренному внедрению этих машин.

По мере того, как люди будут больше узнавать о технологиях УЗВ, которые они уже используют, они могут лучше оценить потенциальные преимущества, которые они предлагают. Со временем, когда люди станут свидетелями положительного влияния РАС в различных областях, они могут стать более склонными принимать и поощрять свою интеграцию в различные аспекты жизни.

Важно подходить к интеграции RAS с терпением и пониманием, признавая, что процессы укрепления доверия требуют времени и требуют образования, прозрачности и опыта, демонстрирующего преимущества и надежность этих систем. Благодаря постоянному диалогу, обмену знаниями и осмысленному взаимодействию общество может постепенно способствовать большему принятию и доверию к робототехнике и автономным системам.

VI. Заключение
В заключение следует отметить, что Prolog — это мощный язык программирования, доказавший свою значимость в области робототехники и автономных систем (RAS). Его декларативный характер, символьные рассуждения и возможности логического вывода делают его хорошо подходящим для разработки сложных автономных систем. Prolog позволяет машинам рассуждать об окружающей среде и адаптироваться к ней, улучшая их восприятие, способность принимать решения и планировать.

Хотя Prolog предлагает несколько преимуществ, таких как логический вывод, недетерминизм и двунаправленные возможности, он также создает проблемы, включая крутую кривую обучения и ограниченную производительность по сравнению с другими языками программирования. Однако преимущества Пролога при решении сложных логических задач перевешивают эти ограничения, что делает его популярным выбором для построения RAS.

Интеграция Prolog в RAS облегчает процессы планирования и принятия решений, позволяя автономным системам формулировать эффективные планы и динамически адаптироваться к окружающей среде. Обучение и адаптация на основе Пролога позволяют машинам учиться на собственном опыте и повышать свою производительность в аналогичных ситуациях.

Заглядывая вперед, современные тенденции в робототехнике и автономных системах демонстрируют разнообразие приложений и потенциальное влияние этих технологий в разных отраслях. От автономных мобильных роботов до интеллектуальных роботов, коботов и робототехники как услуги — внедрение RAS продолжает расти благодаря повышению эффективности, безопасности и совместной работы. Пролог может играть жизненно важную роль в этих тенденциях, обеспечивая логическое представление, рассуждения и адаптируемость в динамических средах.

Тем не менее, установление доверия к робототехнике остается серьезной проблемой. Для укрепления доверия между людьми и роботами требуется время, образование, прозрачность и опыт, демонстрирующий надежность и преимущества RAS. По мере того, как люди узнают больше о технологиях УЗВ, которые они уже используют, и становятся свидетелями их положительного воздействия, они могут стать более открытыми для принятия и поощрения интеграции робототехники и автономных систем в различные аспекты жизни.

Чтобы способствовать принятию и доверию к УЗВ, необходимы постоянный диалог, обмен знаниями и конструктивное взаимодействие. Терпение и понимание имеют решающее значение, поскольку общество руководствуется своими убеждениями и предубеждениями об этих технологиях. Подчеркивая преимущества, надежность и положительное влияние RAS, мы можем постепенно укреплять доверие и поощрять преднамеренное внедрение этих машин.

В заключение можно сказать, что Пролог предлагает ценные возможности для робототехники и автономных систем, и, хотя процессы укрепления доверия могут занять некоторое время, благодаря образованию, прозрачности и положительному опыту общество может способствовать большему принятию и доверию к интеграции РАН для улучшения жизни человека. жизни.

VII. Рекомендации

1. Мели Д., Хиренкумар Накавала и Фиорини П. (2023). Логическое программирование для совещательного планирования роботизированных задач. https://doi.org/10.1007/s10462-022-10389-w
2. Клоксин, В.Ф., и Меллиш, К.С. (2003). Программирование на Прологе. В Гугл Книгах. Springer Science & Business Media. https://books.google.com.au/books?hl=en&lr=&id=VjHk2Cjrti8C&oi=fnd&pg=PA1&dq=Prolog+&ots=ILRvFlvFiC&sig=0nwDqb2UousV3fs_yyIeMWvBZb8#v=onepage&q=Prolog&f=false
3. Можина, М., Лазар, Т., и Братко, И. (2018). Выявление типичных подходов и ошибок в программировании на Прологе с помощью машинного обучения на основе аргументов. Экспертные системы с приложениями, 112, 110–124. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.06.029
4. Цафестас, С.Г., и Плузеннек, А.М. (1989). Прототип экспертной системы на основе Пролога для планирования задач роботов. IFAC Proceedings Volumes, 22(6), 225–230. https://doi.org/10.1016/s1474-6670(17)54376-1
5. Нахаванди, С. (2017). Надежная автономия между людьми и роботами: к человеку в контуре в робототехнике и автономных системах. Журнал IEEE Systems, Man и Cybernetics, 3 (1), 10–17. https://doi.org/10.1109/msmc.2016.2623867
6. Пролог как первый язык программирования. (н.д.). Www.witpress.com. https://www.witpress.com/elibrary/wit-transactions-on-information-and-communication-technologies/7/11796
7. Диаб, М., Помарлан, М., Бесслер, Д., Акбари, А., Розелл, Дж., Бейтман, Дж., и Битц, М. (2020). SkillMaN — система роботизированных манипуляций, основанная на навыках, основанная на восприятии и рассуждениях. Робототехника и автономные системы, 134, 103653. https://doi.org/10.1016/j.robot.2020.103653
8. Тан, Ю., Чжао, К., Ван, Дж., Чжан, К., Сунь, К., Чжэн, В., Ду, В., Цянь, Ф., и Куртс, Дж. (2020, 1 января ). Восприятие и навигация в автономных системах в эпоху обучения: обзор. АДС НАСА. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020arXiv200102319T/abstract
9. ПМ, А. (2023, 27 января). 10 основных робототехнических тенденций и прогнозов, на которые стоит обратить внимание в 2023 году. Analytics Insight. https://www.analyticsinsight.net/top-10-robotic-trends-and-predictions-to-look-out-for-in-2023/#:~:text=Automated%20Guided%20Vehicles%2C%20Autonomous %20Мобильный

‌